Sebagian besar perusahaan sedang mencoba AI, tapi hanya sedikit yang dapat hasil yang bagus. Walaupun investasinya besar, banyak perusahaan tidak mencapai hasil yang mereka inginkan. Menurut laporan MIT tentang AI di Bisnis tahun 2025, 95% inisiatif AI gagal memberikan dampak keuangan yang terukur, dan hanya 5% proyek percobaan yang benar-benar dipakai dan memberi nilai.
Jadi, kenapa banyak perusahaan gagal dengan proyek AI mereka walaupun sudah mengeluarkan banyak uang, waktu, dan sumber daya? Ini dia tujuh kesalahan umum yang terjadi dan cara untuk menghindarinya.
Kesalahan #1: Tujuan bisnisnya tidak jelas banget
Sebelum memulai proyek AI, tanya diri sendiri: masalah apa yang mau kita selesaikan? Banyak proyek gagal karena tujuannya tidak ditentukan dari awal. Kalau semuanya terlalu longgar dan tidak jelas, itu bisa bikin ekspektasi di organisasi kamu jadi beda-beda. Hasilnya, pasti akan ada beberapa orang yang tidak puas di akhir.
Cara memperbaiki: Harus tepat dan jelas. Luangkan waktu di depan untuk memperjelas masalah dan ROI yang diharapkan dengan semua pemangku kepentingan dari awal.
Kesalahan #2: Manajemen proyeknya buruk
Memakai alat yang canggih saja tidak cukup. Organisasi butuh profesional yang punya keahlian dan wawasan bisnis yang bisa memimpin proyek AI dengan jelas dan berdampak.
Cara memperbaiki: Cari manajer proyek yang ahli untuk memandu inisiatif AI kamu. Tidak semua orang bisa jadi manajer proyek, dan bahkan manajer proyek yang berpengalaman perlu paham keunikan proyek AI. Carilah talenta yang terlatih untuk menyelesaikan proyek AI yang paling rumit sekalipun dengan baik.
Kesalahan #3: Janjinya berlebihan. Percaya AI bisa menyelesaikan semuanya adalah resep untuk kecewa
Laporan MIT menemukan bahwa walaupun 80% organisasi mencoba alat konsumen seperti ChatGPT, kurang dari 20% sistem perusahaan yang berhasil melewati tahap percobaan.
Cara memperbaiki: Pahami batasan apa yang bisa dilakukan AI sekarang serta di mana dan bagaimana kamu ingin menggunakan AI. Ketahui bahwa masa depan mungkin akan berbeda dengan sekarang. Dan pastikan untuk mendefinisikan ruang lingkup proyek dengan jelas berdasarkan hal itu.
Kesalahan #4: Sangat meremehkan sumber daya yang diperlukan
Proyek AI bisa sangat banyak menghabiskan sumber daya, baik dalam hal waktu dan uang – terutama di awal. Meremehkan apa yang dibutuhkan, khususnya untuk memperoleh dan mempersiapkan data, bisa menyebabkan proyek yang paling menjanjikan sekalipun gagal.
Cara memperbaiki: Bersikaplah realistis. Pastikan kamu punya anggaran yang cukup (dan lebih) dan kamu sudah mengalokasikan waktu dengan tepat sebelum proyek dimulai. Ingat bahwa bekerja dalam sprint yang pendek dan berulang adalah yang terbaik untuk mengontrol ruang lingkup dan sumber daya yang diperlukan.
Kesalahan #5: Mengabaikan kenyataan
Apa yang bekerja dengan baik di lab mungkin tidak bekerja sama sekali di dunia nyata. Tantangan seperti variasi data dan masalah integrasi sistem mungkin tidak muncul di lingkungan yang terkontrol, lalu tiba-tiba muncul dan mengacaukan segalanya di kehidupan nyata. Juga salah untuk berasumsi bahwa data pelatihan akan selalu mencerminkan skenario dunia nyata. Asumsi itu bisa menghasilkan model yang berkinerja baik saat diuji tetapi gagal saat benar-benar digunakan.
Cara memperbaiki: Uji dan latih solusi AI kamu dalam skenario yang realistis untuk memastikan keefektifannya, sehingga kamu bisa mengatasi kelemahan yang tersembunyi.
Kesalahan #6: Maaf ya, tapi kualitas datamu jelek
Proyek AI hidup – dan mati – karena kualitas data. Ketika kualitas datamu buruk, segalanya akan cepat memburuk karena itu menyebabkan model yang cacat menghasilkan keluaran yang tidak bisa diandalkan. Selain kualitas, pikirkan juga kuantitasnya. Meskipun datanya bagus, kamu mungkin tidak memiliki cukup data, dan itu akan membuat sistem sangat sulit untuk belajar dengan benar dan membuat prediksi yang akurat dari waktu ke waktu.
Cara memperbaiki: Ingat: sampah masuk, sampah keluar. Pastikan kamu memiliki banyak data dan jangan pelit dengan waktu yang dibutuhkan di awal untuk membersihkan dan menyiapkannya agar berkualitas tinggi.
Kesalahan #7: Pikir proyeknya selesai? Belum juga
Meskipun proyek AI punya awal dan akhir yang jelas, pekerjaannya tidak berhenti ketika model sudah dioperasionalkan. Sistem AI itu dinamis dan model bisa berubah, data bisa berkembang, dan hasilnya bisa menurun seiring waktu. Memperlakukan AI seperti inisiatif "pasang dan lupakan" adalah kesalahan yang mahal. Tanpa pemantauan, evaluasi, dan pembaruan yang terus-menerus, solusi AI kamu bisa kehilangan akurasi, relevansi, dan kepercayaan.
Cara memperbaiki: Buatlah strategi pemantauan dan pemeliharaan yang berkelanjutan. Rencanakan evaluasi model, pemantauan kinerja, dan pembaruan yang terus-menerus. Pastikan kamu mengalokasikan sumber daya untuk pemeliharaan jangka panjang agar AI kamu terus memberikan nilai lama setelah proyeknya berakhir secara resmi.
AI ada di mana-mana, tapi untuk mendapatkan nilai penuhnya butuh tujuan yang jelas, perencanaan yang matang, dan yang paling penting, profesional proyek yang ahli yang memahami dimensi teknis dan strategis AI. Banyak inisiatif gagal bukan karena teknologinya, tetapi karena kepemimpinan meremehkan kompleksitas dan sifat pekerjaan AI yang berkelanjutan.
Untuk benar-benar membuka potensi transformatif AI, organisasi harus belajar dari kesalahan umum, menerapkan pola pikir belajar terus-menerus, dan berinvestasi dalam pemimpin yang bisa membimbing proyek-proyek ini melampaui peluncuran. Dengan kepemimpinan dan visi jangka panjang yang tepat, kesuksesan AI bukan hanya mungkin, tapi juga berkelanjutan.
Pendapat yang diutarakan dalam tulisan opini di Fortune.com adalah murni pandangan penulisnya dan tidak selalu mencerminkan opini dan keyakinan Fortune.